هل تبحث عن وظيفة علم البيانات ذات أجر مرتفع؟ استكشف هذه السبع منصات للعثور على فرصتك القادمة.
على الرغم من أوقات غير مؤكدة، إلا أن البداية من مكان ما أمر أساسي. ستقودك هذه المدونة عبر أفضل المنصات للعثور على فرص عمل مربحة في مجال علم البيانات.
مع الطلب المتزايد على مهارات البيانات، ستتاح لك الفرص للعمل عن بُعد، كعمل حر، وفرص التقليدية.
أفضل 7 منصات عبر الإنترنت يمكنك التقدم للحصول على وظائف
فيما يلي سبع منصات رئيسية عبر الإنترنت لفرص العمل في علوم البيانات.
1. LinkedIn
LinkedIn تعتبر منصة رائدة لعلماء البيانات الذين يسعون للحصول على وظائف مرتبة عالية والاعتراف بمهاراتهم.
تقدم مجموعة واسعة من فرص العمل في مجال علم البيانات عبر مختلف الصناعات.
توصي الخوارزميات المتقدمة للمنصة بالوظائف التي تتماشى مع ملفك الشخصي ومهاراتك واهتماماتك، مما يجعل عملية البحث عن وظيفة أكثر كفاءة.
تحسين وتوسيع الشبكات
يمكنك التقديم بسهولة على الوظائف والتواصل مباشرة مع مجندين.
كما يُيسر LinkedIn توسيع شبكتك المهنية، مما يمكنك من الاتصال بقادة علم البيانات.
تعزيز ملفك الشخصي بالمهارات الرئيسية والمشاريع والتوصيات يجعلك أكثر وضوحًا لدى مجندين كأحد أبرز المرشحين.
البقاء على إطلاع
تبسيط البقاء على علم بأحدث الاتجاهات وأفضل الممارسات في علوم البيانات على المنصة.
إنها توفر محتوى مختار لمساعدتك على البقاء محدثًا، مما يساعدك على الحفاظ على حافة تنافسية في المجال.
2. Wellfound
Wellfound, المعروفة سابقًا باسم AngelList Talent، هي منصة رائدة لعلماء البيانات الذين يبحثون عن وظائف عن بُعد مُرتفعة الأجر في الشركات الناشئة وكبرى الشركات التكنولوجية.
من خلال إنشاء ملف شخصي على Wellfound، يحصل علماء البيانات على وصول إلى مجموعة واسعة من الفرص في الشركات الناشئة ذات التطور السريع.
منصة مستجيبة
تتميز المنصة بـاستجابتها. غالبًا ما يتلقى المرشحون ردودًا من مديري التوظيف خلال أيام قليلة من تقديم الطلبات.
تسهل Wellfound عملية العثور على شركات ناشئة تتماشى مع قيمك وأهدافك، مما يتيح لك تطبيق مهاراتك في التحليل البياني بفعالية.
مصدر عمل ممتاز
تعتبر ويلفاوند مصدرًا متميزًا لفرص العمل في مجال علوم البيانات ضمن نظام الشركات الناشئة.
تقوم المنصة بتوفير فرص عمل متناسبة مع ملفك الشخصي وخبرتك، وتربطك بالشركات الشابة المثيرة التي تبحث عن مهاراتك.
3. Toptal
Toptal تقدم منصة فريدة لفرص العمل الحر والوظائف التعاقدية في مجال العلوم البياناتية ذات الأجور المرتفعة.
وتفتخر بشبكة تضم أفضل 3% من الخبراء البياناتيين على مستوى العالم، مما يوفر شعورًا بالنخبة لأولئك الذين يعملون من خلال المنصة.
الفرص المتاحة تشمل الأدوار كعلماء بيانات حريفين، ومهندسين بيانات، ومهندسي تعلم الآلة.
معدلات الدفع للمشاريع والزبائن
المنصة معروفة بمعدلات دفعها الممتازة، مما يجذب الشركات الكبيرة والشركات الناشئة والمنظمات كعملاء.
وهذا يضمن أن العمل يكون تحديًا ومجزيًا، مما يسهم في تجربة مهنية ممتعة ومليئة بالإنجازات.
شبكة حصرية وعملية فحص صارمة
كون جزءًا من الشبكة الحصرية لـ Toptal يعزز صورة الشخص الذاتية كمحترف في علوم البيانات.
تعد العملية الصارمة للاختبار المطلوبة للقبول في الشبكة بمثابة برهان على مهارات وإنجازات الشخص في المجال.
4. Upwork
يقدم Upwork لعلماء البيانات الوصول إلى مجموعة واسعة من الفرص الوظيفية المربحة والمرنة. مثل Fiverr، يربط بين أصحاب المشاريع والعملاء الذين يبحثون عن عمل قائم على المشروع، توظيفات بالساعة، عقود طويلة الأمد، وحتى فرص عمل بدوام كامل.
بناء ملفك الشخصي على أب وورك
لتبرز، ركز على تعزيز ملفك الشخصي على أب وورك. قم بإبراز مهاراتك الخاصة في علوم البيانات، والأدوات التي تجيدها، والإنجازات من المشاريع السابقة.
تحقق بانتظام من أب وورك للاطلاع على قوائم وظائف علوم البيانات الجديدة التي تتطابق مع مهاراتك. عند التقديم، قم بتوضيح كيف يمكنك إضافة قيمة لعملاءك المحتملين.
5. كولابتري
كولابتري هو منصة للعمل الحر مصممة للعلماء وخبراء الصناعة.
بناء السمعة يستغرق الوقت، ولكن كولابتري يوفر الفرصة لوظائف العلوم البيانية المربحة.
من خلال استثمار حوالي 2 ساعة في إنشاء ملف شخصي مفصل يعرض الأوراق العلمية والمهنية والإنجازات ومجالات الخبرة، يمكنك جذب انتباه العملاء المحتملين.
فرص المشاريع والتفاوض
يحتوي العديد من المشاريع على Kolabtree على أسعار ثابتة، ولكن هناك المرونة في التفاوض على الأسعار استنادًا لقدراتك وخبرتك.
في البداية، قد تواجه مشاريع بيانات تدفع بأجر منخفض أثناء تأسيس نفسك على المنصة.
ومع ذلك، من خلال إكمال المشاريع بنجاح بشكل مستمر، يمكنك البدء في تلقي عقود مدفوعة بأجور أفضل. تعتبر المنصة مستجيبة للغاية، مما يتيح للعملاء التواصل معك بسهولة مباشرة من أجل المشاريع المحتملة التي تتناسب مع مهاراتك.
6. في الواقع
في الواقع هو منصة بحث عن الوظائف الرئيسية، مثالية للعثور على الوظائف ذات الرواتب العالية في مجال علم البيانات على المستوى المحلي، خاصة خارج شمال أمريكا.
أنشئ ملف تعريفي وقدّم طلبات بانتقاء للتواصل مع العديد من فرص علم البيانات في منطقتك.
تجنب التقديم للوظائف بشكل متكرر – قدّم طلباً فقط للوظائف التي تتناسب مع مهاراتك بشكل وثيق.
البحث عن وظائف علم البيانات
تُعرف Indeed بتسجيلاتها لفرص عمل علم البيانات للمستوى الأول والمبتدئ. ومع اكتساب الخبرة الصحيحة، يمكنك أيضًا العثور على وظائف متقدمة وعالية المستوى.
تُعد Indeed غالبًا المنصة المفضلة للبحث عن وظائف محلية لأولئك الموجودين في جنوب آسيا أو أسواق أخرى خارج أمريكا الشمالية.
تحقق بانتظام من Indeed عن فتحات عمل جديدة عالية الأجر في مجال علم البيانات في مدينتك أو بلدك.
7. فرص عمل في أمازون
تمتلك شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل أمازون وظائف علم البيانات ذات الأجور العالية والتي عادةً ما لا تُعلن عنها على مواقع الوظائف الشائعة.
للعثور على هذه الفرص الحصرية، قم بزيارة Amazon.jobs ومجالس الوظائف المماثلة في شركات التكنولوجيا.
تُدرج هذه المواقع الداخلية عددًا كبيرًا من الوظائف في مجال علم البيانات في مكاتب مختلفة حول العالم.
تأمين موقع وظيفة علم البيانات في أمازون
معظم وظائف علم البيانات في شركات التكنولوجيا الرائدة متاحة فقط على مواقعهم الوظيفية الداخلية.
أمازون تقوم بتوظيف علماء بيانات بنشاط لأقسام مختلفة، بما في ذلك أليكسا، AWS، قطاع التجزئة والعمليات.
توفر هذه الوظائف رواتب جذابة وفوائد. كن على اطلاع على Amazon.jobs إذا كنت تهدف إلى وظيفة في مجال علم البيانات في إحدى شركات التكنولوجيا الرائدة مع تعويض مالي ممتاز وحوافز مغرية.
وظائف علم البيانات التي يمكنك التقدم بها في منصات عمل مختلفة
علم البيانات هو مجال ينمو بسرعة مع فرص عمل متنوعة عبر منصات مختلفة، بما في ذلك فرص عمل مؤقتة في علم البيانات لأولئك الذين يبدأون حياتهم المهنية.
إليك سبع وظائف في علم البيانات يمكنك التقدم لها، كل منها بمسؤولياته الخاصة وتوقعات الراتب:
- محلل بيانات: يقوم محللو البيانات بتفسير مجموعات بيانات معقدة لتوفير رؤى يمكن تنفيذها لاتخاذ القرارات. يستخدمون أدوات وتقنيات إحصائية لتحليل البيانات وعرض نتائجهم بوضوح وباختصار. توقعات الراتب: 60000 – 85000 دولار سنويًا.
- مهندس تعلم الآلة: يقوم هؤلاء المتخصصون بتصميم وتنفيذ نماذج تعلم الآلة لحل مشاكل الأعمال. يعملون عن كثب مع علماء البيانات والمهندسين لتطوير خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات. توقعات الراتب: 100000 – 150000 دولار سنويًا.
- مواقع عمل خاصة بعلم البيانات: يستخدم علماء البيانات خبرتهم في الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر لاستخراج الرؤى من البيانات. يقومون ببناء نماذج تنبؤية، وإجراء التجارب، وتواصل نتائجهم مع الأطراف المعنية. توقعات الراتب: 90000 – 140000 دولار سنويًا.
- محلل ذكاء الأعمال: يستخدم محللو ذكاء الأعمال تحليلات البيانات وأدوات التصوير البياني لتقديم رؤى تساعد الشركات في اتخاذ قرارات استراتيجية. يقومون بتحويل البيانات الخام إلى تقارير ولوحات معنية. توقعات الراتب: 70000 – 95000 دولار سنويًا.
- مهندس بيانات: يقوم مهندسو البيانات ببناء وصيانة البنية التحتية المطلوبة لإنتاج البيانات وجمعها وتحليلها. يضمنون توفر البيانات بشكل قابل للوصول وقابل للاستخدام لعلماء البيانات والمحللين. توقعات الراتب: 90000 – 130000 دولار سنويًا.
- مهندس بيانات كبيرة: متخصصون في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، يطور مهندسو بيانات ضخمة ويصيانون ويختبرون حلول بيانات ضخمة. يستخدمون تقنيات مثل هادوب وسبارك لمعالجة وتحليل البيانات الضخمة. توقعات الراتب: 100000 – 145000 دولار سنويًا.
- مدير علم البيانات: يقود مدراء علم البيانات فرق من المحترفين في مجال البيانات لتحقيق أهداف الأعمال. يشرفون على تطوير وتنفيذ استراتيجيات تعتمد على البيانات ويضمنون جودة ودقة تحليل البيانات. توقعات الراتب: 120000 – 170000 دولار سنويًا.
المهارات العامة والمتطلبات قبل التقدم لوظائف علم البيانات
لمتابعة مهنة في مجال علم البيانات، بما في ذلك الوظائف عن بُعد في علم البيانات، هناك عدة مهارات رئيسية ومؤهلات يجب أن تمتلكها:
- الرياضيات والإحصاء: فهم صلب لمفاهيم الرياضيات وتقنيات الإحصاء أمر أساسي لتحليل البيانات وتفسيرها.
- مهارات البرمجة: الإلمام بلغات البرمجة مثل Python، R، أو SQL ضروري لتلاعب البيانات وتحليلها.
- التعلم الآلي: معرفة بخوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها أمر حيوي لبناء نماذج تنبؤية وحل المشاكل المعقدة.
- تصور البيانات: القدرة على إنشاء تصورات واضحة ومفيدة مهمة لتوصيل رؤى البيانات لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
- تجهيز البيانات: مهارات تنظيف وتحويل وتنظيم البيانات الخام ضرورية لتحضير مجموعات البيانات للتحليل.
- تقنيات البيانات الضخمة: المعرفة بأدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop، Spark، أو Kafka يمكن أن تكون مفيدة لمعالجة البيانات على نطاق واسع.
- التواصل: تحتاج إلى مهارات تواصل قوية لنقل النتائج البيانية بفعالية والتعاون مع أفراد الفريق من خلفيات مختلفة.
- حل المشكلات: القدرة على التفكير بشكل نقدي وحل المشكلات بإبداع ضرورية لتطوير حلول مبتكرة لتحديات ذات صلة بالبيانات.
يمكن أن يكون وجود درجة ذات صلة في مجالات مثل علوم الكمبيوتر، والإحصاء، والرياضيات، أو تخصص ذي صلة ميزة إضافية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يعزز اكتساب الخبرة العملية من خلال التدريبات التطبيقية أو المشاريع أو الدورات عبر الإنترنت فرصك في سوق عمل علم البيانات.
الختام
للحصول على وظيفة عالية الأجر في علم البيانات، استخدم البنية التحتية عبر الإنترنت للوصول إلى فرص عمل رائعة.
يمكن للمنصات السبع المذكورة أن توفر لك الاتصال بأصحاب العمل والعملاء الذين يبحثون عن مهاراتك في علم البيانات.
قم بإنشاء ملفات تعريف قوية تسلط الضوء على خبرتك في علم البيانات. قدم الطلبات بانتقاء، مبرزا قيمتك. واصل المحاولة وتعلم مهارات جديدة بينما تنتظر عرض وظيفي.
اقرأ بلغة أخرى
- English: Data Science Opportunities: Learn How to Apply Online on Different Job Platforms
- Español: Oportunidades en Ciencia de Datos: Aprende cómo aplicar en línea en diferentes plataformas de trabajo
- Bahasa Indonesia: Peluang Data Science: Pelajari Cara Melamar Online di Berbagai Platform Pekerjaan
- Bahasa Melayu: Peluang Sains Data: Belajar Cara Memohon Secara Dalam Talian di Pelbagai Platfom Pekerjaan
- Čeština: Příležitosti v oblasti datové vědy: Naučte se, jak se přihlásit online na různých pracovních platformách
- Dansk: Data Science Muligheder: Lær hvordan du ansøger online på forskellige jobplatforme
- Deutsch: Datascience Möglichkeiten: Erfahren Sie, wie Sie sich auf verschiedenen Jobsuchplattformen online bewerben können
- Eesti: Andmeteaduse võimalused: Õppige, kuidas kandideerida erinevatele tööplatvormidele veebis
- Français: Opportunités en science des données : Apprenez comment postuler en ligne sur différentes plateformes d’emploi
- Hrvatski: Prilike u području znanosti o podacima: Saznajte kako se prijaviti online na različitim platformama za posao
- Italiano: Opportunità in Data Science: Scopri come Candidarti Online su Diversi Siti di Lavoro
- Latviešu: Datu zinātnes iespējas: Uzziniet, kā pieteikties tiešsaistē dažādos darba platformās
- Lietuvių: Duomenų mokslo galimybės: Sužinokite, kaip pateikti savo paraišką internetu skirtinguose darbo platformose
- Magyar: Adat tudomány lehetőségek: Tanulj meg jelentkezni online különböző álláshirdetési platformokon
- Nederlands: Data Science Opportunities: Ontdek hoe je online kunt solliciteren op verschillende vacatureplatforms
- Norsk: Data Science Muligheter: Lær hvordan du søker online på ulike jobbplattformer
- Polski: Data Science Opportunities: Dowiedz się, jak składać aplikacje online na różnych platformach pracy.
- Português: Oportunidades em Ciência de Dados: Saiba como se candidatar online em diferentes plataformas de emprego
- Română: Oportunități în domeniul Științei Datelor: Află cum poți aplica online pe diferite platforme de recrutare
- Slovenčina: Príležitosti v oblasti Dátové vedy: Naučte sa, ako sa prihlásiť online na rôznych pracovných platformách
- Suomi: Data Science Mahdollisuudet: Opi Kuinka Hakea Verkossa Eri Työnhaun Alustoilla
- Svenska: Data Science Möjligheter: Lär Dig Hur Du Ansöker Online på Olika Jobbplattformar
- Tiếng Việt: Cơ hội Data Science: Học cách ứng tuyển trực tuyến trên các nền tảng việc làm khác nhau
- Türkçe: Veri Bilimi Fırsatları: Farklı İş Platformlarında Çevrimiçi Başvurmayı Nasıl Yapacağınızı Öğrenin
- Ελληνικά: Ευκαιρίες στην Επιστήμη Δεδομένων: Μάθετε πώς να Υποβάλλετε Αίτηση Σε Σελίδες Εύρεσης Εργασίας Διαδικτυακός
- български: Възможности в областта на науката за данните: Научете как да кандидатствате онлайн в различни платформи за работа
- Русский: Возможности в области науки о данных: Узнайте, как подать заявку онлайн на различных платформах для поиска работы
- српски језик: Пословне прилике у области науке о подацима: Сазнајте како да се пријавите на различитим веб-сајтовима за послове
- עברית: הזדמנויות במדע הנתונים: למדו כיצד להגש בקשה אונליין בפלטפורמות עבודה שונות
- اردو: ڈیٹا سائنس مواقع: مختلف نوکری کے پلیٹ فارمز پر آن لائن درخواست دینے کا طریقہ سیکھیں
- فارسی: فرصتهای علم داده: یاد بگیرید چگونه در پلتفرمهای مختلف شغلی آنلاین را اعمال کنید
- हिन्दी: डेटा साइंस अवसर: अलग-अलग नौकरी प्लेटफार्म पर ऑनलाइन आवेदन कैसे करें सीखें
- ภาษาไทย: โอกาสด้านวิทยาการข้อมูล: เรียนรู้วิธีการสมัครงานออนไลน์บนแพลตฟอร์มงานต่าง ๆ
- 日本語: データサイエンスの機会: オンラインで異なる求人プラットフォームに応募方法を学ぶ
- 简体中文: 数据科学机会:学习如何在不同的职业平台上在线申请
- 繁體中文: 數據科學機會:瞭解如何在不同的工作平台上線上申請
- 한국어: 데이터 과학 기회: 다양한 취업 플랫폼에서 온라인으로 신청하는 방법 배우기